이 글은 Claude Opus 4.6 을 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

들어가며#

Part 1에서는 AI 에이전트 등장 이전에 이미 진행되고 있던 C 언어의 위상 변화를 살펴보았습니다. 메모리 안전성 논쟁, 정부 권고, 주요 프로젝트의 탈C 마이그레이션이 그 핵심이었습니다.

Part 2에서는 AI 코딩 에이전트 가 이 흐름에 어떤 영향을 미치고 있는지 분석합니다. 결론부터 말하면, AI는 C를 살리는 동시에 대체하고 있습니다. 이 역설적인 이중 현상 이 이 글의 핵심 주제입니다.

1. AI가 C 개발을 돕는 방식: “더 안전한 C”#

Linux 커널의 AI 코드 리뷰#

세계 최대 C 코드베이스인 Linux 커널에서도 AI 도구가 활용되기 시작했습니다. Btrfs 개발자 Chris Mason은 2026년 초 review-prompts 프로젝트를 시작했습니다. Claude Code 등 AI 도구를 활용해 커널 패치를 리뷰하는 프롬프트 모음으로, 대형 diff를 작은 단위로 분할해 C 특유의 문제점을 효과적으로 잡아냅니다.

2025년 커널 메인테이너 서밋에서는 AI 도구 활용 정책이 논의되었습니다. 합의된 내용은 명확합니다: AI 도구는 개발 과정에서 환영하지만, 패치에 대한 인간의 책임은 필수적 이라는 것입니다. 2025년 7월에는 AI 보조 패치에 Co-developed-by 태그를 달아 추적 가능성을 보장하자는 제안도 나왔습니다.

안전 필수 도메인의 AI 코딩 어시스턴트#

특수한 도메인에서도 C 전문 AI 도구가 등장하고 있습니다:

  • ETAS Embedded AI Coder: ISO 26262(자동차) 및 MISRA 표준을 준수하는 C 코드를 생성. 런타임 에러가 없는 안전 필수 코드 생성을 목표
  • Jenova AI: C 프로덕션 코드 전문 AI 어시스턴트. 메모리 안전성과 디버깅에 특화

임베디드 업계의 AI 채택 현황#

C가 여전히 지배적인 임베디드 시스템 분야에서 AI 도입은 이미 보편화되었습니다:

  • 기업의 89.3% 가 AI 코딩 어시스턴트를 임베디드 개발에 사용 중 (2025년 설문)
  • 83.5% 가 이미 AI 생성 코드를 프로덕션에 배포
  • 그러나 21.1% 의 조직은 AI 생성 코드가 치명적 결함이나 보안 취약점을 도입하는 것을 방지할 역량에 자신이 없다고 답변

그러나 AI 생성 C 코드에도 문제는 있다#

낙관만 할 수는 없습니다. 연구 결과들은 냉정한 현실을 보여줍니다:

  • Georgetown CSET 연구(2024년 11월): AI가 생성한 C 코드의 안전성(배열 경계 초과, 불법 포인터 역참조, 정수 오버플로 등)을 테스트한 결과, 5개 모델 모두에서 높은 비율의 검증 실패 확인
  • 효율성 중심 프롬프트는 42.7% 의 케이스에서 메모리 안전성 문제 유발
  • IEEE-ISTAS 2025에 발표된 연구: 반복적인 AI 코드 생성이 오히려 보안을 악화 시킬 수 있다는 역설적 결과
  • 보안 리마인더를 프롬프트에 추가하면 안전하고 올바른 코드 비율이 56% → 66%로 개선되지만, 여전히 완벽과는 거리가 멀다는 결과 (Claude Opus 4.5 Thinking 테스트)

핵심 포인트: AI는 C 개발을 “더 나은” 상태로 만들 수 있지만, C 언어의 근본적 한계 — 메모리 안전성이 언어 차원에서 보장되지 않는다는 점 — 를 해결하지는 못합니다. AI가 생성한 C 코드에도 같은 종류의 버그가 발생할 수 있으며, 이는 언어 설계의 문제이지 도구의 문제가 아닙니다.

2. AI가 탈C를 가속하는 방식: “C를 Rust로”#

AI 에이전트가 가져온 또 다른 — 어쩌면 더 혁명적인 — 변화는, 대규모 코드베이스의 언어 전환을 현실적으로 가능하게 만들었다 는 것입니다.

DARPA TRACTOR: 정부 차원의 C→Rust 전환#

2024년 7월, DARPA는 TRACTOR(Translating All C to Rust) 프로그램을 발표했습니다. 이름 그대로 “모든 C를 Rust로 번역"하는 것을 목표로 합니다.

  • 정적 분석, 동적 분석, LLM 을 결합한 자동 C→Rust 변환
  • 목표: 숙련된 Rust 개발자가 직접 작성한 것과 동등한 품질의 코드 생성
  • MIT Lincoln Laboratory가 테스트 및 평가 수행
  • 핵심 난제: C가 허용하는 포인터 산술과 행동을 Rust가 근본적으로 금지하기 때문에, 단순 번역 이상의 접근이 필요

Microsoft의 AI 기반 대규모 마이그레이션#

앞서 Part 1에서 언급한 Microsoft의 2030년 목표에서 핵심은 AI 입니다. “1명의 엔지니어가 1개월에 100만 줄"이라는 목표는 AI 없이는 불가능합니다. Microsoft는 소스 코드 위에 확장 가능한 그래프를 생성하는 알고리즘 인프라를 구축했으며, AI 에이전트가 알고리즘의 가이드를 받아 대규모 코드 변환을 수행하는 구조입니다.

Ladybird 브라우저: 가장 인상적인 실제 사례#

2026년 2월, Ladybird 브라우저 프로젝트는 AI 보조 마이그레이션의 가장 인상적인 실제 사례 를 보여주었습니다:

  • JavaScript 엔진(LibJS)의 C++ 코드 약 25,000줄 을 Rust로 포팅
  • 소요 기간: 단 2주 (수작업 시 수개월 예상)
  • 방법: 인간 개발자가 포팅 순서와 대상을 결정하고, Claude Code와 Codex를 활용해 수백 개의 소규모 프롬프트로 AI를 가이드. 서로 다른 AI 모델을 사용한 “적대적 리뷰"로 교차 검증
  • 결과: 제로 리그레션. 52,000개 이상의 test262 테스트와 12,000개의 Ladybird 회귀 테스트를 모두 통과. 성능 저하 없음

이 사례가 중요한 이유는, AI 기반 마이그레이션이 더 이상 실험실 수준이 아니라 실제 프로덕션 코드에서 작동 한다는 것을 증명했기 때문입니다.

학술 연구의 폭발적 성장#

2024~2026년 사이 AI 기반 C→Rust 변환 연구가 폭발적으로 늘었습니다:

프로젝트 접근 방식
SafeTrans (2025) LLM 보조 변환, 메모리 취약점 완화에 특화
RustMap (2026) 프로그램 분석 + LLM 결합, 프로젝트 규모 마이그레이션
C2SaferRust C2Rust로 초기 변환 후 LLM으로 안전한 Rust로 후처리
CRUST-Bench (COLM 2025) 프론티어 모델(o3, Claude Opus 4 등)이 수리 루프 사용 시 32~48% 의 변환 성공률 달성

3. 이중 현상: AI는 C를 살리면서 동시에 대체한다#

여기까지 읽으시면 하나의 질문이 떠오르실 것입니다: 그래서 AI는 C에 좋은 건가, 나쁜 건가?

답은 “둘 다” 입니다. 이것이 현재 관찰되는 가장 흥미로운 현상입니다.

AI가 C를 살리는 측면#

현상 구체적 사례
기존 C 코드의 유지보수 효율 향상 Linux 커널 AI 코드 리뷰 프롬프트
안전 필수 도메인의 C 코드 품질 개선 ETAS Embedded AI Coder, MISRA 준수 자동화
희소해지는 C 전문 인력 대체 89.3% 임베디드 기업 AI 도입
C23 채택 촉진 TIOBE 2위 반등의 한 요인

AI가 C를 대체하는 측면#

현상 구체적 사례
대규모 C→Rust 자동 변환이 현실화 DARPA TRACTOR, Ladybird 2주 25K줄 변환
마이그레이션 비용의 극적 감소 Microsoft “1인 1개월 100만 줄” 목표
학술적 기반 강화 CRUST-Bench, SafeTrans 등 연구 폭증
정책적 압력과 결합 백악관/NSA 권고 + AI 도구로 실행 가능성 확보

패턴: 수십억 줄의 기존 C 코드베이스를 보유한 조직은 단기적으로 AI를 활용해 C 코드를 더 안전하게 유지 하면서, 중장기적으로는 AI를 활용해 Rust 등 안전한 언어로 마이그레이션을 계획 하고 있습니다. AI는 C의 수명 연장제이자 동시에 교체 촉진제인 셈입니다.

4. 도메인별 현황: C가 살아남는 곳, 떠나는 곳#

C가 여전히 강한 도메인#

임베디드 시스템 / IoT: 최소한의 메모리, 엄격한 전력 예산, 런타임 없는 환경 — 이 제약 조건들이 C를 기본값으로 유지시킵니다. LVGL(오픈소스 임베디드 그래픽 라이브러리)처럼 C로 작성된 활발한 신규 프로젝트도 있습니다. 다만 Rust가 ESP32(Espressif 공식 지원)와 ARM Cortex-M에서 그린필드 프로젝트에 채택되는 사례가 늘고 있습니다.

자동차 / 안전 필수 시스템: MISRA C 가이드라인과 수십 년간의 인증 인프라가 C를 지탱합니다. MISRA C:2025가 올해 발표되었으며, ISO 26262 인증 체계가 여전히 C를 중심으로 구축되어 있습니다. 다만 Volvo/Polestar가 ECU에 Rust를 도입하는 등 변화의 조짐도 있습니다.

항공우주 / 국방: DO-178C 인증과 규제 관성으로 C가 가장 강력한 입지를 유지합니다. 이 도메인에서 C가 대체되려면 아직 상당한 시간이 필요합니다.

C가 점차 물러나는 도메인#

운영체제: Linux 커널에 Rust가 영구 공식 언어로 자리 잡았고, Windows 11에도 Rust 코드(win32kbase_rs.sys)가 커널에서 실행 중입니다. 새 드라이버와 컴포넌트는 점점 Rust로 작성되는 추세입니다. DRM(그래픽) 서브시스템은 1년 내에 Rust 필수, C 신규 드라이버 금지를 계획하고 있습니다.

네트워킹 / 인프라: nginx, HAProxy는 여전히 C이지만 적극적으로 유지보수되는 레거시입니다. 새로운 경쟁자들은 다른 언어로 등장합니다 — Envoy(C++), Traefik(Go), Caddy(Go).

데이터베이스: PostgreSQL, Redis는 C 기반을 유지하지만, SQLite의 완전한 Rust 재작성인 Limbo(Turso) 가 등장했습니다. MVCC와 동시 쓰기를 위해 C의 한계를 넘어야 했던 사례입니다.

도메인별 요약#

도메인 C의 현재 위치 변화 추세
임베디드 / IoT 여전히 지배적 안정적. Rust가 경계에서 성장
자동차 / 안전 필수 MISRA C 중심의 강한 입지 느린 변화. Rust 진입 시작
항공우주 / 국방 가장 견고한 입지 규제 관성으로 당분간 변화 없음
운영체제 거대 레거시. 신규 코드는 Rust로 점진적 마이그레이션 진행 중
네트워킹 레거시 안정. 신규는 Go/C++ 새 프로젝트에서 C 선택 드묾
데이터베이스 대부분 C 유지 일부 재작성 사례 등장
언어 런타임 CPython, Ruby MRI, PHP 모두 C 재작성보다 JIT 추가 (Rust)
클라우드 인프라 C가 아닌 Go/Rust가 표준 C 선택 거의 없음

5. C 개발자 생태계의 변화#

전문 인력의 희소화#

C 개발자 풀이 줄어들고 있습니다. GitHub Octoverse 2025에 따르면 신규 저장소의 거의 80%가 Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, C# 6개 언어에 집중되어 있으며, C는 신규 프로젝트에서 선호되는 언어 목록에서 빠져 있습니다. JetBrains 2025 설문에서는 임베디드 개발자 사이에서도 Python(27%)이 C를 추월했습니다.

대학에서도 C 교육은 줄어드는 추세입니다. 입문 과정은 Python으로, 시스템 프로그래밍 과정에서도 Rust가 대안으로 떠오르고 있습니다. 이는 향후 C 전문 인력의 공급이 더욱 줄어들 것을 예고합니다.

AI가 메우는 인력 공백#

역설적이게도 이 문제의 해결책이 바로 AI입니다. Anthropic의 2026 Agentic Coding Trends Report는 “AI가 레거시 및 희소 언어에 대한 지원을 확장하면서, 점점 희소해지는 전문 인력에 의존하지 않고도 레거시 C 코드베이스를 유지할 수 있게 되고 있다” 고 분석합니다.

하지만 이것은 양날의 검이기도 합니다. AI로 C 코드를 유지할 수 있다는 것은, C를 깊이 이해하는 인간 개발자의 필요성이 줄어든다는 의미이기도 합니다. 장기적으로 C에 대한 깊은 전문성은 점점 더 니치(niche) 한 역량이 될 가능성이 높습니다.

AI 에이전트의 언어별 성능 차이#

모든 프로그래밍 언어가 AI의 혜택을 동등하게 받는 것은 아닙니다. 대부분의 벤치마크(HumanEval, Aider Polyglot, MultiPL-E)에서 LLM은 Python과 JavaScript에서 가장 높은 성능 을 보이며, C와 Rust는 상대적으로 더 어려운 것으로 나타납니다.

C에서 AI가 특히 어려워하는 영역:

  • 널 체크와 포인터 산술
  • 메모리 관리 패턴
  • C API 컨벤션
  • 매크로 활용

이는 C 코드베이스를 AI로 유지보수할 때 Python이나 JavaScript에 비해 더 많은 인간의 검증과 개입 이 필요하다는 것을 의미합니다.

6. 전망: 앞으로 어떻게 될 것인가#

단기 (2026~2028)#

  • 기존 C 코드베이스는 AI 도움으로 “더 안전하게” 유지 됩니다. AI 코드 리뷰, 정적 분석 자동화, MISRA 준수 검사가 보편화됩니다.
  • AI 기반 C→Rust 마이그레이션 도구가 성숙 합니다. DARPA TRACTOR의 결과물이 공개되기 시작하고, 학계의 연구가 실용적 도구로 이어집니다.
  • 임베디드, 자동차, 항공우주에서 C는 여전히 기본값 입니다. 인증 체계의 변화는 느립니다.
  • CRUST-Bench 기준 현재 32~48%인 AI C→Rust 변환 성공률이 지속적으로 개선됩니다.

중기 (2028~2032)#

  • 대규모 C 코드베이스의 부분적 Rust 전환이 일반화 됩니다. Microsoft의 2030 목표 진척 상황이 업계 전체의 방향을 가늠하는 바로미터가 됩니다.
  • Zig 1.0 출시 후 C의 “drop-in replacement” 논의가 활발 해집니다. Zig의 일급 C 상호운용이 실무에서 얼마나 효과적인지 검증됩니다.
  • 안전 필수 도메인에서도 Rust 인증이 확산 됩니다. ISO 26262, DO-178C에 Rust가 공식적으로 포함되면 C의 마지막 보루도 흔들리기 시작합니다.
  • 신규 시스템 프로젝트에서 C 선택은 매우 드문 케이스 가 됩니다.

C 언어의 미래상#

C가 완전히 사라지지는 않을 것입니다. 그러나 그 역할은 점점 더 명확하게 한정됩니다:

  1. 레거시 유지보수: 수십억 줄의 기존 C 코드는 앞으로도 수십 년간 유지보수가 필요합니다. AI가 이를 돕겠지만, 인간의 감독은 필수입니다.
  2. 극단적 제약 환경: 메모리가 극히 제한적이거나 런타임을 허용하지 않는 환경에서 C는 당분간 대체 불가능합니다.
  3. 인터페이스 언어: C ABI는 프로그래밍 언어 간 상호운용의 사실상 표준으로 남을 것입니다.

마치며#

AI 코딩 에이전트의 등장은 C 언어에 대해 “연명과 대체를 동시에” 라는 역설적인 영향을 미치고 있습니다.

기존의 수십억 줄의 C 코드를 하루아침에 버릴 수는 없습니다. AI는 이 코드를 더 안전하게 유지하는 데 큰 도움을 주고 있습니다. 그러나 동시에 AI는 그 코드를 Rust로 변환하는 비용을 극적으로 낮추고 있습니다. Ladybird 브라우저가 2주 만에 25,000줄을 변환한 사례가 보여주듯, 과거에는 “비용 대비 효과가 맞지 않아” 미뤄졌던 마이그레이션이 이제 현실적인 선택지가 되고 있습니다.

C 언어가 프로그래밍의 역사에서 차지하는 위치는 변하지 않을 것입니다. 그러나 “앞으로도 C로 작성해야 하는가” 라는 질문에 대한 답은 점점 더 좁아지고 있습니다. 극단적 제약 환경, 레거시 유지보수, 인터페이스 레이어 — 이 세 가지 외의 영역에서 C를 새로 선택하기는 점점 더 어려워질 것입니다.

50년간 소프트웨어의 기반이었던 C 언어가 AI 시대에 어떤 모습으로 자리를 찾아갈지, 앞으로의 흐름이 기대됩니다.

References#